Curso Modelos No Paramétricos y de Regresión

Acerca del curso

El curso de Modelos No Paramétricos y de Regresión tiene como principales objetivos que los estudiantes:

Conozcan y sepan aplicar las principales técnicas de la estadística no paramétrica.
Conzcan el análisis de regresión como una técnica para investigar y modelar la relación entre variables.

El curso se divide en dos partes de la siguiente forma.

El temario completo se puede revisar aquí.

La evaluación consistirá de los siguientes elementos:

3 tareas (2 por cada tema) que equivalen al 20% de la calificación final e incluyen actividades a realizarse en DataCamp. Las actividades en DataCamp serán individuales y las tareas podrán realizarse en equipos de máximo 3 personas.
2 exámenes que equivalen al 50% de la calificación final.
Proyecto que equivale al 30% de la calificación final.

Es importante tener en cuenta los siguientes aspectos de la calificación.

En caso de entregar un parcial no habrá derecho a NP (salvo casos extraordinarios).
No se puede renunciar a una calificación aprobatoria.
La calificación aprobatoria mínima es de 6.

Chatterjee, S. and Price, B. (2012). Regression Analysis by Example. 5ta Edición. New York: Wiley.
Daniel, W. (2000). Applied Nonparametric Statistics. 2da Edición. USA: PWS Kent.
Gelman, A., Hill, J., & Vehtari, A. (2021). Regression and other stories. Cambridge University Press.
Gibbons, J.D. & Chakraborti, S. (2010). Nonparametric Statistical Inference. 5ta Edición. New York: Marcel Dekker Inc.
Montgomery, D.C. and Peck, E.A., & Vining G.G. (2007). Introduction to Linear Regression Analysis. 4ta Edición. New York: John Wiley & Sons, Inc.